• Sonuç bulunamadı

Nesnelerin interneti (IoT) tabanlı transformatör izleme sistemi

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Nesnelerin interneti (IoT) tabanlı transformatör izleme sistemi"

Copied!
62
0
0

Yükleniyor.... (view fulltext now)

Tam metin

(1)

T.C.

DÜZCE ÜNİVERSİTESİ

FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

NESNELERİN İNTERNETİ (IoT) TABANLI TRANSFORMATÖR

İZLEME SİSTEMİ

OKAN YAMAN

YÜKSEK LİSANS TEZİ

ELEKTRİK-ELEKTRONİK VE BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ

ANABİLİM DALI

DANIŞMAN

DOÇ. DR. YUNUS BİÇEN

(2)

T.C.

DÜZCE ÜNİVERSİTESİ

FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

NESNELERİN İNTERNETİ (IoT) TABANLI TRANSFORMATÖR

İZLEME SİSTEMİ

Okan YAMAN tarafından hazırlanan tez çalışması aşağıdaki jüri tarafından Düzce Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı’nda YÜKSEK LİSANS TEZİ olarak kabul edilmiştir.

Tez Danışmanı

Doç. Dr. Yunus BİÇEN Düzce Üniversitesi

Jüri Üyeleri

Doç. Dr. Yunus BİÇEN

Düzce Üniversitesi _____________________

Doç. Dr. Ali ÇALHAN

Düzce Üniversitesi _____________________

Dr. Öğr. Üyesi Yusuf ÇİLLİYÜZ

Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi _____________________

(3)

BEYAN

Bu tez çalışmasının kendi çalışmam olduğunu, tezin planlanmasından yazımına kadar bütün aşamalarda etik dışı davranışımın olmadığını, bu tezdeki bütün bilgileri akademik ve etik kurallar içinde elde ettiğimi, bu tez çalışmasıyla elde edilmeyen bütün bilgi ve yorumlara kaynak gösterdiğimi ve bu kaynakları da kaynaklar listesine aldığımı, yine bu tezin çalışılması ve yazımı sırasında patent ve telif haklarını ihlal edici bir davranışımın olmadığını beyan ederim.

11 Haziran 2019

(4)

TEŞEKKÜR

Yüksek Lisans öğrenimimde ve bu tezin hazırlanmasında gösterdiği her türlü destek ve yardımdan dolayı danışman hocam Doç. Dr. Yunus BİÇEN’ e içten dileklerimle teşekkür ederim.

Bu tez çalışması boyunca yardımlarını ve desteklerini esirgemeyen sevgili aileme ve Bektaş DOĞAN başta olmak üzere bütün arkadaşlarıma sonsuz teşekkürlerimi sunarım. Bu tez süresince yardımlarını hiçbir zaman eksik etmeyen değerli hocam Muhammet YAKUT’ a ve çalıştığım kurum olan Selim Yürekten Meslek Lisesin’ deki öğretmen arkadaşlarıma en içten teşekkürlerimi sunarım.

Çalışmalarım sürecinde transformatör temininde yardımcı olan MEK-PA firmasına teşekkür ederim.

(5)

İÇİNDEKİLER

Sayfa No

1.

GİRİŞ ... 1

2.

LİTERATÜR TARAMASI ... 3

2.1.TRANSFORMATÖRİZLEMESİSTEMLERİNDEBİLİMSEL ÇALIŞMALAR ... 3

2.2.FİRMALARINİZLEMESİSTEMLERİAR-GEÇALIŞMALARI ... 6

2.3.DÜŞÜKMALİYETLİİZLEMESİSTEMİÇALIŞMALARI ... 8

3.

ÖNERİLEN

TRANSFORMATÖR

İZLEME

SİSTEMİ

TASARIMI ... 9

3.1.DONANIMVEALGILAYICIYAPILARI ... 9

3.2.İZLEMESİSTEMİALGORİTMASIVEARAYÜZYAPILARI ... 16

3.2.1. Akış Şeması ... 20

3.2.2. ThingSpeak Görsel Arayüz Yapısı ... 22

3.2.3. PushingBox Mesaj Bildirim Uygulaması ... 24

3.2.4. Tahmini Ömür Hesabı ... 26

4.

DENEYSEL ÇALIŞMALAR ... 33

5.

SONUÇ VE ÖNERİLER ... 38

6.

KAYNAKLAR ... 40

7.

EKLER ... 45

7.1.EK-1:ÖMÜRHESABIALGORİTMAKODLAMAYAPISI ... 45

7.1.EK-1:ÖMÜRHESABIALGORİTMAKODLAMAYAPISI(DEVAM) ... 46

7.2.EK-2:OMİKYÜKLER ... 47

7.3.EK-3:SENSÖRBAĞLANTINOKTALARI ... 48

7.4.EK-4:TRANSFORMATÖRYAĞITEKNİKÖZELLİKLERİ ... 49

7.5.EK-5:SDKARTADEPOLANANVERİLER ... 50

7.6.EK-6.THINGSPEAKMOBİLİZLEMEVERİLERİ ... 51

(6)

ŞEKİL LİSTESİ

Sayfa No

Şekil 3.1. Arduino Mega 2560 mikrodenetleyici geliştirme kartı. ... 10

Şekil 3.2. Sensörler-1 a) DS18B20 b) DHT11 c) Termokupl ve entegresi. ... 12

Şekil 3.3. Sensörler-2 a) AC SCT-013 akım b) Yağ seviye. ... 13

Şekil 3.4. Akım sensörü filtre yapısı [51]. ... 14

Şekil 3.5. Modüller-1 a) SD kart b) RTC (DS3231) c) Wi-Fi (ESP-07). ... 15

Şekil 3.6. Modüller-2 a) 4-20mA/0-5V dönüştürücü b) Röle... 15

Şekil 3.7. Donanım a) LCD b) Uyarı lambaları c) Güç kaynağı. ... 16

Şekil 3.8. Transformatör izleme sistemi blok diyagramı. ... 17

Şekil 3.9. Transformatör izleme sistemi tasarımı. ... 18

Şekil 3.10. Pano iç şeması. ... 19

Şekil 3.11. Pano kapak şeması. ... 20

Şekil 3.12. İzleme sistemi akış şeması. ... 21

Şekil 3.13. ThingSpeak görsel arayüzü. ... 23

Şekil 3.14. ThingSpeak mobil görsel arayüzü. ... 23

Şekil 3.15. PushingBox senaryo arayüzü... 25

Şekil 3.16. PushingBox bilgisayar ve mobil uyarı arayüzü. ... 26

Şekil 3.17. Ömür kaybı hesaplama algoritması [59]. ... 29

Şekil 3.18. Ömür kaybı algoritma kodlama yapısı. ... 32

Şekil 4.1. Tasarlanan prototip deney sistemi. ... 34

Şekil 4.2. Sensör verileri. ... 35

(7)

KISALTMALAR

API Uygulama Programlama Arayüzü (Application

Programming Interface)

ARM Acorn RISC Makinesi (Acorn RISC Machine)

DGA Çözünmüş gaz analizi (Dissolved Gas Analysis) GPRS Genel Paket Radyo Servisleri (General Packet Radio

Services)

GSM Küresel Mobil Haberleşme Sistemi (Global System for Mobile Communications)

HST En sıcak nokta sıcaklığı (Hot Spot Temperature)

IEEE Elektrik ve Elektronik Mühendisleri Enstitüsü (Institute of Electrical and Electronics Engineers)

IEC Uluslararası Elektronik Komisyon (International Electrotechnical Commission)

ID Kimlik (identification)

IDE Yazılım Geliştirme Editörü (Integrated Development Environment)

IOT Nesnelerin İnterneti (Internet of Things) IP İnternet Protokolü (Internet Protokol) LCD Sıvı Kristal Ekran (Liquid Crystal Display)

PLC Programlanabilir Lojik Kontrol (Programmable Logic Controller)

PWM Sinyal Genişlik Modülasyonu (Pulse Width Modulation) RTD Direnç Sıcaklık Dedektörü (Resistance Temperature

Detector)

SCADA Merkezi Denetleme Kontrol ve Veri Toplama (Supervisory Control and Data Acquisition)

SD Hafıza Kartı (Secure Digital)

UFH Ultra Hızlı Frekans (Ultra Fast Frequency)

(8)

SİMGELER

A Amper

cm Santimetre

dk Dakika

𝐹𝐴𝐴 Yaşlanma ivmesi (IEEE’ye göre)

k Yıl indisi

L Yıllık yalıtkan ömür kaybı katsayısı

𝐿𝑦 Yalıtım ömrü katsayısı

𝐿𝑦𝑘 Toplam ömür kaybı katsayısı (k yıla kadar)

MHz Megahertz ms Milisaniye 𝑁60 Saatlik zaman döngüsü 𝑁24 Günlük zaman döngüsü 𝑁30 Aylık zaman döngüsü 𝑁12 Yıllık zaman döngüsü

RT Kalan ömür (Remaining life)

𝑅𝑇𝑘 Kalan lineer servis ömrü

sn Saniye

T Yıllık zaman

𝑇𝑏 Toplam bağıl ömür kaybı

𝑇𝑦 Toplam geçen zaman

VA Volt Amper

(9)

ÖZET

NESNELERİN İNTERNETİ (IoT) TABANLI TRANSFORMATÖR İZLEME SİSTEMİ

Okan YAMAN Düzce Üniversitesi

Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi

Danışman: Doç. Dr. Yunus BİÇEN Haziran 2019, 51 sayfa

Günümüzde teknolojinin hızla gelişmesi izleme sistemlerinde akıllı sistem çözümlerini de beraberinde getirmiştir. Akıllı teknolojiler ile birlikte transformatörlerdeki farklı parametrelerin uzaktan izlenmesi, analiz edilmesi, transformatör hakkında bilgi edinilip gerekli önlemlerin önceden alınması ve operatörlerin uyarılması olanaklı hale gelmiştir. Bu tez çalışmasında Nesnelerin İnterneti (IoT) tabanlı bulut sistemi ile düşük maliyetli modüler bir sistem tasarımı hedeflenmiştir. Sistemde kullanımı kolay olan, açık kaynak kodlu Arduino Mega 2560 mikrodenetleyicisi kullanılmıştır. Modüler sistem tasarımı ile sensörlerden alınan sargı sıcaklığı, yağ sıcaklığı, ortam sıcaklığı, akım ve yağ seviyesi gibi parametreler izlenmiştir. Sürekli izlenen parametrelerin yanı sıra sargı sıcaklığından yola çıkarak IEEE standardına uygun şekilde transformatörün yalıtım yaşlanma düzeyi hesaplanmış ve buna bağlı olarak kalan servis ömrü kestirilmiştir. Sensörlerden alınan ve hesaplanan değerlerin kablosuz modül ile ThingSpeak web arayüzüne gerçek zamanlı olarak aktarılması sağlanmıştır. Diğer taraftan aynı veriler hafıza kartına zaman bilgisi ile kaydedilmiş ve tasarlanan sistem üzerindeki ekranda gösterilmiştir. Opsiyonel olarak kullanılan 4-20mA/0-5V dönüştürücü modül ile farklı sensörlerin sisteme entegresi olanaklı hale getirilmiştir. Sensörlerden alınan parametrelerin değişimlerine göre başka bir aygıtın kontrolünün sağlanması için röle modülü kullanılmıştır. Ücretsiz bir platform olan Pushingbox uygulaması sisteme entegre edilerek sensörden alınan verilerin kritik değer aralıklarında veya kritik değer aşımlarında tanımlı olan mobil cihaza ve bilgisayara uyarı mesajı gönderilmesi sağlanmıştır.Tasarlanan modüler yapılı sistem prototip deney transformatörü için denenmiştir.

(10)

ABSTRACT

INTERNET OF THINGS (IoT) BASED TRANSFORMER MONITORING SYSTEM

Okan YAMAN Düzce University

Graduate School of Natural and Applied Sciences, Department of Electrical-Electronics And Computer Engineering,

Master’s Thesis

Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Yunus BİÇEN June 2019, 51 pages

Nowadays, thanks to the rapid development of technology it has brought smart system solutions in monitoring systems. With this intelligent technology, different parameters in transformers can be monitored and analyzed remotely. These analyzes provide information about the transformer and allow the necessary measures to be taken in advance and to warn the user. In this thesis, a modular system design which supports the Internet of Things-based (IoT) low cost cloud system is aimed. The easy-to-use Arduino Mega 2560 micro controller card that supports multiple analog and digital inputs / outputs is used in the system. Parameters such as ambient, oil and environment temperatures, current and oil levels which are taken from sensors through modular system design are monitored. While the Standard parameters are being monitored, there remaining service life of the transformer is calculated from the winding temperature. The data received from the sensors is intended to be transferred to the ThingSpeak web interface in real time, which is compatible with the wireless module. On the other hand, it is ensured that the sensor data is recorded in real time on the memory card and displayed on the screen on the designed system. With the optional 4-20mA / 0-5V module, the integration of sensors with 4-20mA output of different types is facilitated. Relay is used to control another device according to the parameters received from the sensors. Data which are taken from sensor are ensured the described mobile device and computer at critical value limit or overrun to be sent a warning message by integrating Pushing Box application, a free platform, into the system. The designed modular system is used in the prototype experiment transformer.

(11)

GİRİŞ

Günümüzde nüfusun sürekli artması, enerji ihtiyacının da artmasına neden olmaktadır. Transformatörler, enerjinin taşınmasında ve dağıtılmasında büyük öneme sahiptirler. Transformatörler nominal işletme koşullarında devrede oldukları sürece çeşitli arızalarla karşılaşılmaktadır. Bu arızalar; ani olarak gerçekleşebilecek kısa devre akımları, yıldırım düşmesi sonucu oluşabileceği gibi çevresel ya da tüketiciden kaynaklı da olabilmektedir. Transformatörlerde aşırı yüklenmeye bağlı olarak meydana gelen sargı sıcaklığındaki artışlar izolasyon yağının ısınmasına neden olmaktadır. Isınan yağ ise çözünerek, yalıtım kâğıdının yaşlanmasına yol açıp arızalanmasına neden olabilmektedir. Bu arızalar transformatörün kalan ömrünü azaltmaktadır ya da tamamen devre dışı kalmasına neden olmaktadır. Bu arızaların bir kısmı transformatör üzerinde bulunan koruyucu donanımlarla önlenebilmektedir. Uzun vadede oluşabilecek arızalar ise belirli periyodik bakımlarla önlenmeye çalışılmaktadır. Periyodik bakımlar yapılırken transformatörün farklı koşullarda çalıştırılması arızanın tam olarak bilinmesinde yetersiz kalabilmektedir. Bu gibi nedenler transformatör arızalarının ya da servis ömrünün daha doğru tahmin edilmesini gerekli kılmaktadır. Maliyetleri yüksek olan güç transformatörleri için bakım planlamalarının doğru yapılması, arızaların önceden belirlenmesi büyük öneme sahiptir. Servis ömrünün belirlenmesi için farklı yöntem ve analizler yapılabilmektedir. Bu yöntemlerden birisi de sargılarda oluşan sıcaklığa göre servis ömrünün tahmin edilmesidir. Servis ömrünün tahmini, en sıcak nokta sıcaklığı (HST) temel alınarak yapılır [1].

Son yıllarda teknolojinin gelişmesiyle beraber akıllı şebeke uygulamalarına talep giderek artış göstermektedir. Geliştirilen teknoloji ile yeni donanım ve yazılımlarla akıllı şebeke sistemlerine yatırımlar artmaktadır. Bu yatırımlar, güçlü firmalar önderliğinde transformatör teknolojilerinde artmaya devam etmektedir. Bu teknolojik gelişmelere paralel olarak farklı donanımlarla ve yazılımlarla izleme sistemleri geliştirilmektedir. Geliştirilen sistemler ile transformatörler çevrimiçi izlenmekte (transformatör devrede iken) veya çevrimdışı (transformatör devre dışı iken) analiz edilmektedir. Transformatör devrede değilken yapılan analizler, bakım testleri işlemleri uzun sürebilmektedir. Bu süreç içerisinde elektrik enerjisinin olmaması ise üretim ve tüketim açısından önemli bir

(12)

sorunu teşkil etmektedir. Akıllı sistemlerin kullanılması ile birlikte enerjinin çevrimiçi izlenmesi, analiz edilmesi, arıza belirtilerinin önceden bilinmesi, kontrol edilmesi ve gerekli önlemlerin alınması kolaylaşmaktadır. Bu sistemler transformatöre entegre edilerek transformatörün servis durumu hakkındaki parametreler anlık olarak alınmaktadır. Bu sistemlerle birlikte transformatörün servis ömrünün uzatılarak daha uzun süre devrede aktif olarak kullanılması amaçlanmaktadır. Transformatör sektöründe farklı modüler yapıda izleme sistemleri güçlü firmalar önderliğinde geliştirilmekte ve üretilmektedir. Son yıllarda kablosuz internetin yaygınlaşması ve bulut sistemlerindeki gelişmeler ile istenilen parametreler uzaktan izlenebilir hale gelmiştir. Bulut sistemini destekleyen yeni nesil izleme sistemlerinden birisi olan IoT tabanlı uygulamalar transformatör izleme sistemlerine entegre edilmektedir [2]. Bununla birlikte IoT tabanını destekleyen farklı uygulamalar geliştirilmektedir [3], [4]. Bu uygulamalardan birisi olan ThingSpeak web arayüzü ile transformatörlerin parametrelerinin çevrimiçi izlenmesi daha kolay hale gelmektedir [5], [6]. Bu sistem ile birlikte transformatörlerin uzaktan izlenebilmesi, parametrelerin analiz edilmesi, gerekli önlemlerin alınması, kontrol edilmesi ve diğer izleme sistemlerine göre maliyeti düşük olması gibi avantajları vardır. Bu tez çalışmasında sektördeki transformatör izleme sistemleri ürünlerinden maliyeti daha düşük olan ve IoT tabanlı çalışan bir sistem önerilmiştir. Önerilen izleme sisteminde yağ, sargı ve ortam sıcaklığı; akım, yağ seviyesi gibi sensör verileri anlık olarak Liquid Crystal Display (LCD) de gösterilmektedir. Sensör verileri gerçek zaman modülü sayesinde hafıza kartına zaman bilgisi ile birlikte kaydedilmektedir. Aynı zamanda ThingSpeak arayüzü ile her sensör parametresi uzaktan mobil cihazdan ya da bilgisayardan izlenebilmektedir. Sistemdeki sensörlerden farklı tipte 4-20 mA çıkışı olan sensörler de dönüştürücü modül sayesinde kolayca sistemde kullanılmaktadır. Bu sayede farklı parametrelerin opsiyonel olarak izlenmesi desteklenmiştir. Sensörlerden alınan verilerin kritik değer aşımlarında uyarı mesajı için ek bir donanım gerektirmeyen PushingBox uygulaması kullanılmaktadır [7]. Bu uygulama ile uyarı bildirim mesajları mobil cihazdan ya da bilgisayardan alınabilmektedir. Bu sistemde aynı zamanda transformatörlerde HST parametresini referans alarak Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) standartlarında tahmini servis ömrü hesabı yapılabilmektedir. Hesaplanan servis ömrü saatlik, günlük, aylık ve yıllık bazdaki değişimleri ThingSpeak web arayüzü ile izlenebilmektedir.

(13)

LİTERATÜR TARAMASI

Elektrik enerji tüketiminin hızla artışı transformatör ihtiyacını da arttırmaktadır. Yüksek maliyetlerle üretilmiş transformatörlerin arıza yapmadan hizmette kalması enerjinin iletilmesi ve dağıtılması için çok önemlidir. Çünkü transformatörlerin servis dışı kalması sanayi üretiminin yavaşlayacağı hatta durabileceği anlamına gelmektedir. Sanayi kuruluşları için transformatörler daha da önemli hale gelirken transformatörlerin güvenli olarak sürekli çalışması istenilmektedir. Bu ve benzeri nedenlerden dolayı transformatörlerin izlenmesi günümüzde gerekli hale gelmektedir. Son yıllarda teknolojinin hızla gelişmesi akıllı sistemlerin gelişmesinin önünü açmaktadır. Akıllı sistemlerdeki bu gelişmeler transformatör izleme sistemlerine entegre edilmektedir. Bununla birlikte transformatörlerin servis durumu hakkında daha hızlı ve güvenilir bilgi edinilebilmektedir. Bu bölümde günümüzde son yıllarda yapılan transformatör izleme sistemlerinde akademik çalışmalara, firmaların geliştirdiği izleme sistemlerine, akıllı çözüm önerilerine değinilmiştir ve son olarak düşük maliyetli izleme sistemleri araştırılmıştır.

2.1. TRANSFORMATÖR İZLEME SİSTEMLERİNDE BİLİMSEL ÇALIŞMALAR

Transformatör izleme sistemlerine duyulan ihtiyaçla beraber akademik çalışmalarda bu alanda sürekli yeni çözüm önerileri sunulmaktadır. Bu çözüm önerileri arızaların tanımını daha doğru hale getirmektedir ve bu arızalar önlenebilmektedir. Transformatör izleme sistemleri üzerine yapılan ilk akademik çalışmalar 1985’te T. D. Poyser ve arkadaşları tarafından yayınlanan bir makalede ortaya atılmıştır. Yapılan bu çalışmada transformatörlerin standart sıcaklık parametreleri ve kağıt yalıtımı bilgileri izlenmiştir [8]. O zamandan günümüze kadar farklı izleme teknolojileri ve farklı parametreleri ayrı ayrı izleyen sistemler geliştirilmiştir.

Transformatör izleme ve arıza teşhis konusunda yalıtım kağıdının yaşlanması ve izolasyon yağının durumu diğer etkenlere göre daha çok bilgi vermektedir. 1950’li yıllara kadar izolasyon yağı ve yalıtım durumu hakkında fazla durulmamıştır. Bu yıllardan sonra

(14)

yarıiletken teknolojisinin gelişmesine paralel olarak yağ içindeki gazın analiz edilerek arızalarla ilişkilendirilmeye yönelik birçok farklı yöntem geliştirilmeye çalışılmaktadır. Bu çalışmalar içerisinde M. Duval’in ortaya koyduğu Duval Üçgeni diğer yöntemlerin önüne geçmeyi başarmıştır. M. Duval tarafından geliştirilen yöntem yağın içerisindeki çözünmüş gaz analizlerini içermektedir. Bu yöntem ile transformatörde meydana gelen arızalar diğer yöntemlere göre daha doğru şekilde tespit edilebilmektedir [9]. Günümüzde çözünmüş gaz analizleri yağ içerisinden numune alınarak laboratuvar ortamında (offline) ya da transformatör devrede iken (online) yapılabilmektedir. Yağ içerisinden numunenin hatasız bir şekilde alınması ve en kısa sürede laboratuvara götürülmesi analizlerin doğruluğu açısından önemlidir. Laboratuvar ortamında yapılan analizler transformatör devrede iken (online) yapılan analizlere göre bir dezavantaj oluşturmaktadır [10]. Transformatör içerisindeki yağ ile birlikte diğer parametrelerin (sıcaklık, akım, gerilim vb.) izlenmesi için de modüler yapıda sistemler geliştirilmiştir. Thomas Leibfried izleme sisteminde geliştirdiği bu modüler yapıya benzer olan C. Donald ve arkadaşlarının yaptıkları bu çalışmaları desteklemektedir [11], [12]. Farklı parametrelerin birbiri ile olan ilişkilerini anlamak ve arızaların daha doğru tespiti için birçok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalardan Sunghyun Kim ve arkadaşları sıcaklığa bağlı olarak dielektrik özelliğinin yıllara göre nasıl değiştiğini analiz etmişlerdir [13].

Günümüzde transformatörlerin izlenmesi konularında elektronik teknolojisinin ve ağ yapılarının gelişmesiyle beraber modern izleme sistemleri geliştirilmektedir. Klasik izleme sistemlerinde genellikle PLC (Programmable Logic Controller) tabanlı Merkezi Denetleme Kontrol ve Veri Toplama (SCADA) görsel arayüzü olan sistemler kullanılmaktadır. Kowshik S.G yaptığı çalışmada PLC modülüne ek olarak direnç temelli sıcaklık ölçer (RTD) modülü ekleyerek sargı sıcaklığını ölçmektedir. Sargı sıcaklığının kritik değerleri aştığında soğutma fanını aktif hale getiren arıza önlemeye ve soğutmaya yönelik bir izleme sistemi tasarlamışlardır [14]. Başka bir çalışma olan Neethu NM. ve arkadaşlarının geliştirdiği PLC tabanlı izleme sistemi tasarımında transformatörlerden alınan bazı parametreler uzaktan grafiksel olarak izlenebilir ve aynı zamanda Küresel Mobil Haberleşme Sistemi (GSM) tabanlı çalışan modülleri sayesinde kontrol edilebilmektedir [15]. Güç transformatörleri için S. Nunoo ve arkadaşı; aşırı ısınma, aşırı gerilim ve buşing durumlarının uzaktan izlenmesi, bakım planlamalarının doğru yapılması için PLC ve SCADA tabanlı transformatör izleme sistemi yapmışlardır [16]. Modern transformatör izleme teknolojilerinde ise elektronik kart temelli tasarım

(15)

teknolojileri daha çok tercih edilmektedir. Tercih nedeni olan modern izleme sistemlerinin klasik yöntemlerle yapılan izleme ve bakımlara göre daha masraflı olması, daha fazla yer kaplaması, ek modüle gereksinim duymasıdır. Modern izleme sistemlerinde S. Dharanya ve arkadaşları tarafından yapılan çalışmada sensörlerden alınan verilerin Acorn RISC Machine (ARM) tabanlı işlemci teknolojisi ile gerçek zamanlı olarak uzaktan izlenmesini ve kontrol edilmesini destekleyen sistem geliştirmişlerdir [17]. Yine buna benzer bir çalışma olan W. Chunming ve arkadaşının yaptığı çalışmada ARM tabanlı mikroişlemci kullanarak Genel Paket Radyo Servisi (GPRS) modülü ile belirli parametreleri (akım, frekans, yağ sıcaklık vb.) izlemişlerdir [18]. Singh J. ile birlikte arkadaşı tarafından “ Distribution Transformer Monitoring for Smart Grid in India “ adlı çalışmada GPRS internet hizmetini kullanarak DTMS adını verdikleri izleme sistemi tasarımında izleme ve veri toplama ünitesi, görsel arayüzü ve analiz modüllerini ayrı ayrı tasarlayarak izleme sistemi geliştirmişlerdir [19]. Kablosuz ZigBee modülünden yararlanan Rajendhar. P. ve çalışma arkadaşları ZigBee kablosuz modülü kullanarak sensörlerden akım, gerilim, sıcaklık gibi aldıkları verileri mobil uygulama ile izlenmesini destekleyen ve gerektiğinde soğutma kontrolünü sağlayan sistem tasarlamışlardır [20]. Başka çalışmada J. R. Guardarrama ve arkadaşları dağıtım transformatörleri için ZigBee tabanlı ARM Cortex A8 işlemcisini kullanarak gerçek zamanlı olarak uzak mesafeden izlenebilen transformatör izleme sistemi tasarlamışlardır [21].

Bunların haricinde günümüzde internet kullanımının hızla yaygınlaşmasıyla IoT tabanlı uygulamalar sayesinde birçok parametrenin izlenebilir ve kontrol edilebilir olması izleme sistemlerini bu teknolojiye yöneltmiştir. IoT teknolojisinin gelişmesiyle beraber kablosuz modemler de fiziksel olarak küçülerek gelişmeye devam etmektedir. Bu gelişmeler transformatör izleme sistemlerinin de daha kolay izlenebilir, kontrol edilebilir ve izleme maliyetlerinin daha düşük olmasına olanak sağlamaktadır. Rijo J. T ve arkadaşı IoT tabanlı SCADA sistemli güç dağıtım otomasyonu yapmışlardır. Bu sistemle 3G/4G haberleşme teknolojisini kullanarak transformatörden alınan akım, gerilim, güç, yağ sıcaklığı gibi parametreleri bulut sistemi kullanarak SCADA otomasyonu ile izlemişlerdir [22]. Başka bir uygulamada ise Mehdi B. ve çalışma arkadaşları transformatör içindeki sargı titreşimlerini matematiksel modelleme ile analiz etmişler ve pratik uygulamada sonuçları anlık olarak bulut sistemine göndermeyi başarmışlardır. Bu sayede gelecekteki transformatör arızalarının önceden bilinmesini amaçlamışlardır [23]. Bir diğer çalışmada

(16)

ise L. Yuezhong ve arkadaşları IoT tabanlı çalışan sistemde transformatörden alınan akım, gerilim, harmonik, HST parametreleri ile uzaktan izlenebilir bir sistem tasarlamışlardır. Bu izleme sisteminde GPRS haberleşmeden alınan veriler ARM tabanlı bir mikroişlemci ile analiz edilmektedir. Son olarak alınan parametreler ile “BP Sinir Ağı” adı altında geliştirilen algoritma sayesinde verilere dayalı arıza teşhisi yapmışlardır [24].

Son yıllarda kullanımı daha çok artan fiber optik sensörler ile birçok parametre daha hassas ölçülebilmektedir. Transformatörlerde HST ve yağ içindeki nem miktarı gibi parametreler fiber optik sensörler ile ölçülerek daha doğru arıza tespiti ve kalan servis ömrü hesabı yapılabilmektedir. W. Zhang ve arkadaşı yaptığı çalışmada fiber optik kullanarak yağın içerisindeki nem miktarını ölçmüşlerdir. Deneysel sonuçlarda diğer tekniklerden daha iyi bir sonuç elde etmişlerdir [25]. Yine benzer bir çalışmayı Deba K. M ve arkadaşı polimer optik sensör kullanarak yağ içerisindeki nemin sıcaklıkla değişimini incelemiş. Sonuç olarak sensörün çıkışındaki gerilimin nem ile doğrusal değiştiğini ve yağın içindeki nemin gerçek zamanlı izlenebilir olduğunu saptamışlardır [26]. Diğer bir çalışmada ise Marcel N. ve arkadaşları fiber optik sensör kullanarak güç transformatörlerinde HST parametresini izlemişlerdir. Ölçüm sonuçlarının parazitlerden etkilenmemesi için Kalman Filtresi kullanmışlardır. Ölçüm sonuçlarını LabVIEW tabanlı SCADA sistemi ile izlemişlerdir [27]. Farklı bir diğer çalışmada ise Maximilian F. ve arkadaşları yağın içerisindeki hidrojen gazını fiber optik sensör kullanarak ölçmüşlerdir. Örnekleme aralıkları yıllık olduğu için yavaş olan tepkinin transformatör çevrimiçi izleme uygulamalarında bir sorun teşkil etmediğini belirlemişlerdir [28].

2.2. FİRMALARIN İZLEME SİSTEMLERİ AR-GE ÇALIŞMALARI

Transformatörlerin izlenen parametrelerin sayısının artması transformatörün sağlık durumu hakkında daha iyi sonuç vermektedir. Birçok önemli parametrenin izlenmesi, analiz edilme ihtiyacı yüksek sermaye gerektirmektedir. Bunu yapan ve sektörle buluşturan güçlü firmalar çeşitli ürünler geliştirmektedirler. ABB firması, TEC adını verdiği mikroişlemci tabanlı çalışan, kullanımı kolay olan, bakım gerektirmeyen, fiber optik sensör teknolojisini kullanan transformatör izleme sistemi üretmiştir. Bu ürün yağ sıcaklığını, yağın içindeki nemi ve kademe değiştirici gibi birçok transformatörün kritik öneme sahip parametrelerini SCADA sistemi ile izlemektedir. Aynı zamanda yüklenme koşullarını ve neme bağlı yaşlanma hesabını yapabilmektedir [29]. SIEMENS firması

(17)

SITRAM TDCM isimli izleme sistemi geliştirmiştir. Bu izleme sisteminde buşing donanımının servis durumu, yağın çözünmüş gaz analizi ve karşılaştırmalı analiz yapılabilmesi bu sistemi ön plana çıkarmaktadır [30]. GE firması tarafından geliştirilen üründe çözünmüş gaz analizi (DGA) alanında birden fazla çözüm önerisi sunulmaktadır [31]. MR firması ise klasik izlenen parametrelerin yanında International Electrotechnical Commission (IEC) ve IEEE standartlarını temel alarak gerçek zamanlı tahmini aşırı yüklenmeyi hesaplayabilen, yük altında kademe değiştiriciyi izleyebilen, gerçek zamanlı DGA yapabilen ve farklı özellikte geliştirdikleri modüler sistemler tasarlamışlardır. Ayrıca tasarladıkları sistemi farklı tipteki transformatörler için entegre edebilecek ürünler geliştirmişlerdir [32]. QMTS firmasının geliştirdiği ürün ise diğer ürünlerden farklı olarak birçok analog ve dijital giriş/çıkış biriminin olması, fiber optik sensörler ile verilerin alınması, IEC ve IEEE standartlarını benimsemeleri avantaj oluşturmaktadır [33]. KONCAR firmasının yaptığı izleme sistemi tasarımında standart izlenen parametreler ile trend analiz yapılmaktadır. Bunun yanında otomatik rapor oluşturarak izolasyon kağıdının yaşlanmasını ve ömrünü hesaplayabilen ürün geliştirmişlerdir [34]. Yine başka bir transformatör izleme ve kontrol sistemi olan a-eberle’nin geliştirdiği sistem sayesinde kısmı deşarj, DGA, HST, kademe değiştiricilerin konumu ve buşing durumu gerçek zamanlı olarak izlenebilmektedir [35]. MITRAS firmasının güç transformatörleri için geliştirdiği sistemde bazı parametreleri kablosuz olarak izleyebilen ve kötü hava ya da işletme koşullarında çalışabilen sistem dikkat çekmektedir [36]. Bir başka firma olan DIMRUS firması güç transformatörleri için tasarladığı izleme sisteminde her parametrenin ayrı olarak izlendiği modüller üretmiştir. Bu modüllerin SCADA sistemi ile izlenmesi desteklenmiştir [37]. KOLEKTOR firmasının geliştirdiği izleme sistemi; buşing, HST, kısmi deşarj, yağ içindeki nem ve gaz analizi, aşırı yüklenme, soğutma sistemleri ve kademe değiştirici gibi parametreleri izleyebilmektedir [38]. MTE firmasının geliştirdiği izleme sistemi tasarımında ise Duval Üçgeni temelli DGA, kademe değiştirici konumu ve buşing durumu ve opsiyonel olarak verilen kısmi deşarjlar fiber optik teknolojisi ile izlenebilmektedir [39].

Dünya çapında farklı firmalar transformatör izleme sistemleri konusunda çeşitli ürünler geliştirmişlerdir. Geliştirilen bu ürünler, bu sektörün önemini ve ileriki yıllarda bu alandaki yatırımların hızla artacağını göstermektedir. Ülkemizde ise bu sektör henüz yeni gelişmektedir.

(18)

2.3. DÜŞÜK MALİYETLİ İZLEME SİSTEMİ ÇALIŞMALARI

Transformatör izleme sistemi teknolojisinin gelişmesiyle birlikte daha düşük maliyetli, daha küçük yapılı, kritik parametrelerin izlenebildiği sistemler geliştirilmeye başlanmıştır. Son yıllarda kablosuz modüllerinin maliyetinin giderek düşmesi ile IoT tabanını destekleyen izleme sistemleri geliştirilmektedir. Bu sistemler günümüzde genellikle standart parametrelerin izlenebildiği sistemlerdir. Bu bağlamda R. R. Pawar ve çalışma arkadaşları dağıtım transformatörleri için izleme sistemi geliştirmişlerdir. Bu izleme sisteminde PIC16F4550 mikrodenetleyicisini kullanarak transformatörlerin akım, gerilim, sıcaklık ve titreşim gibi parametrelerini tasarladıkları arayüz ile GSM tabanlı olarak izlemişlerdir [40]. M. Poongothai ve arkadaşları ise maliyeti düşük olan ESP8266 kablosuz modül, Arduino Uno mikrodenetleyici ile verileri izlemişler ve röle modülü kullanarak sistem kontrolü sağlamışlardır [41]. H. Jamal ve arkadaşları dağıtım transformatörleri için akım, gerilim parametrelerini ThinkSpeak web araüyüzü ile izlemişlerdir [6]. Bunlardan farklı olarak S. Tenbohlen ve çalışma arkadaşı, Ultra Hızlı Frekans (UFH) sensörü ile güç transformatörleri için kısmı deşarj izlemişlerdir [42]. Q.G. Wang ve arkadaşı yeraltındaki kuru tip transformatörlerin akım, gerilim, sıcaklık, kısmı deşarj gibi parametrelerini gerçek zamanlı izlemişlerdir. Ayrıca HST parametresi ile Arrhenius yaşlanma modelini kullanarak transformatörün sağlığı hakkında bilgi almışlardır [43]. Y. Kabalcı ve arkadaşı tarafından yenilenebilir enerji sistemlerinin akım, gerilim ve güç verilerini Xbee kablosuz modül ile mikrodenetleyici tabanlı, uzaktan izleyebilen sistem geliştirmişlerdir [44].

Literatür çalışmalarından da görüldüğü gibi transformatörlerin çeşitli parametreleri gerçek zamanlı izlenerek arızalarının önlenmesi ve bakım planlamalarının doğru yapılması amaçlanmıştır. Önerilen tez çalışmasında ise IoT teknolojisi kullanılarak standart parametrelerin gerçek zamanlı izlenmesi, hafıza kartına kaydedilmesi, ek donanıma gereksinim duymadan kritik değer aralıkları ve aşımları için uyarı bildiriminin sağlandığı ve tasarlanan algoritma ile birlikte tahmini servis ömrünün hesaplandığı düşük maliyetli, geliştirilmesi mümkün olan modüler bir sistem tasarımı yapılmıştır. Aynı zamanda tasarlanan sistemin açık kaynak kod yapısı ile geliştirilmesi de mümkündür.

(19)

ÖNERİLEN TRANSFORMATÖR İZLEME SİSTEMİ TASARIMI

Transformatör izleme sistemlerinde elektronik kart tasarımıyla geliştirilen sistemlerin bakımlarının diğer sistemlere göre düşük olması avantaj sağlamaktadır. Literatüre bakıldığında standart parametrelerin yanında diğer parametrelerin de IoT tabanlı izlenebildiği sistemlerin geliştirildiği görülmektedir. IoT tabanı sayesinde birçok parametre gerçek zamanlı olarak izlenebilmektedir. Bu bölümde transformatör izleme sistemi tasarımında kullanılan donanımı, izleme sistemi akış şemasını, arayüz yapılarını ve tahmini servis ömrü hesabını içermektedir.

3.1. DONANIM VE ALGILAYICI YAPILARI

Transformatör izleme sisteminde, maliyeti düşük, kullanımı kolay olan Atmel firmasının geliştirmiş olduğu açık kaynak kodlu Arduino mikrodenetleyici geliştirme kartı kullanılmıştır. Arduino Yazılım Geliştirme Editörü (IDE) "Processing", Arduino programlama dili ise "Wiring" tabanlıdır [45]. Program kod yapısı C diline benzemektedir. Kodlar Arduino IDE derleyicisinde yazılmıştır. Arduino mikrodenetleyicisinin birçok çeşidi olmakla beraber geliştirilmiş özelliklerinden dolayı Arduino Mega 2560 modeli kullanılmıştır.

Arduino Mega 2560’ta 16 tane analog giriş, 54 tane dijital giriş / çıkış pini vardır. Bunlardan 15 tane pini Sinyal Genişlik Modülasyonu (PWM) çıkışı olarak kullanılabilmektedir. Mikrodenetleyici kartın üzerinde bulunan 3,3V ve 5V besleme çıkışları mevcuttur. Giriş / çıkış pin başına 40mA akım verebilmektedir. Çalışma gerilimi 5V’tur. Besleme giriş sınırları 6-20V arasındadır. USB bağlantısı ve Vin pini ile harici dc güç kaynağı ile beslenebilmektedir. Üzerinde 16 MHz kristal osilatör bulunmaktadır. Kablosuz İnternet (Wi-Fi) haberleşmesi için Tx ve Rx pinleri kullanılmaktadır. Ayrıca TWI ve SPI haberleşmeyi destekleyen dijital pinleri de mevcuttur. Yazılan programa reset atamak için üzerinde reset butonu vardır [46]. Aşağıdaki Şekil 3.1’de Arduino Mega 2560 mikrodeneyleyici geliştirme kartı görülmektedir.

(20)

Şekil 3.1. Arduino Mega 2560 mikrodenetleyici geliştirme kartı.

Tez çalışmasında yağ sıcaklığını ölçmek için dijital sıcaklık sensörü olan DS18B20 kullanılmıştır. Sensörün 3 adet bağlantı kablosu bulunmaktadır. Bunlar 5V/GND besleme ve data uçlarıdır. Yağ alt ve yağ üst sıcaklığını ölçmek için bu sensörlerden iki adet kullanılmıştır. Şekil 3.2’de DS18B20 sıcaklık sensörü gösterilmektedir. Bu sensörün özellikleri arasında 9-bit ve 12-bit seçilebilir çözünürlük seçimi, -55°C ile 125°C çalışma, 0,5°C ölçüm hassasiyeti, veri hızının ise maksimum 750 ms olması ve tek veri kablosu ile birden fazla aynı tip sensörden ölçümü alması vardır [47]. Maliyetinin düşük, kullanımının kolay, kablolu yapısının sıvıya dayanıklı olması tercih nedeni olmuştur. Transformatörlerin içerisindeki yağın sıcaklığının bilinmesi önemli bir parametredir. Sargılardaki sıcaklığın artması yağ sıcaklığını da arttırmaktadır. Bununla birlikte transformatör tankındaki yağ zamanla eskimeye ve çözünmeye başlamaktadır. Çözünmeye başlayan yağın nemi artmaya başlamaktadır. Nem, kâğıt izolasyonu tarafından emilerek yalıtımı yıpratmaya neden olmaktadır. Bu da transformatörün erken arızalanmasına ya da ömrünün kısalmasına neden olmaktadır.

Yağlı transformatörlerin nominal çalışma koşullarında yağ sıcaklığı 85°C’ye çıkabilmektedir. Yağ sıcaklığının 100°C üzerine çıkması durumunda yalıtımı eskitmeye ve transformatörün servis ömrünü kısaltmaya başlamaktadır. Sensör üst sıcaklığı kritik değer olan 105°C geçtiğinde bilgisayar ve cep telefonundan operatöre bilgi mesajı vermektedir. Aynı zamanda tehlikeli değere ulaştığında soğutma fanını devreye alacak kod yapısı genişletilebilmektedir.

(21)

Transformatörler için bir diğer önemli parametre ise HST’nin doğru bilinmesidir. Bu parametre transformatörün yaşlanmasında önemli etkiye sahiptir. HST bilgisi günümüzde karmaşık denklemlerle hesaplanarak ya da sensörler ile doğrudan ölçülerek alınabilir. HST parametresi doğru bilinirse IEEE standartlarında servis ömrü daha doğru hesaplanabilmektedir. Günümüzde HST parametresi fiber optik sensörler ile daha hassas olarak alınabilmektedir. Ancak fiber optik sensör maliyetlerinin yüksek olması bir dezavantaj oluşturmaktadır.

Termokupl endüstriyel sanayide en çok kullanılan sensör tiplerinden birisidir. Tez çalışmasında sargı sıcaklığını ölçmek için k tipi termokupl tercih edilmiştir. K tipi termokupl 0,25°C’lik hassasiyetle 800°C’e kadar ölçüm yapabilmektedir. Termokuplu mikrodenetleyicide kullanabilmek için analog dijital dönüştürücüye ihtiyaç vardır. Bu noktada MAXIM firmasının ürettiği MAX6675 entegresi ile veriler yüksek hassasiyetle kolay bir şekilde alınabilmektedir. Entegre 5V ile beslenmektedir. Ayrıca 12-bit ADC çözünürlüğe sahip olup SPI protokolü ile Arduino mikrodenetleyici kartıyla kolay haberleşebilmektedir [48]. Şekil 3.2’de termokupl ve MAX6675 entegresi görülmektedir. HST parametresi 110°C’yi geçtiğinde sargıları yalıtan selülozik yapının özelliğini kaybetmesi süreci de hızlanmaktadır ve buna bağlı olarak transformatörlerin servis ömürleri ciddi miktarlarda azalmaktadır. Bu sıcaklık artışı tehlikeli durumlar oluşturabilmektedir. Bu durumlardan korunmak için transformatörlerin HST parametresinin izlenmesi ve kontrol altına alınması gerekmektedir. Bu durumun çözümü için geliştirilen sistemde yüklenme durumuna göre HST değeri 110°C’ye kadar izin verilebilir işletim sıcaklığı olarak kabul edilmiştir. HST değeri 110°C ile 130°C arasında sürekli kalması yaşlanma hızını arttırmaya başladığı için operatöre önlem alınması için bilgisayar ve mobil haberleşme aygıtına uyarı mesajı yollanmaktadır. Aynı zamanda pano üzerinde bulunan sarı lamba ile uyarı verilmektedir. 130°C üzerindeki sıcaklıklar ciddi tehlike oluşturmaktadır. Bu durumda benzer şekilde operatöre uyarı mesajı gitmekle beraber 30 dakika boyunca operatör bir girişimde bulunmazsa pano üzerinden sistemin açma yapmasını sağlayan röle aktive edilebilmektedir. Aynı zamanda bu durum için pano üzerindeki kırmızı lamba aktif olmaktadır. İstenildiği taktirde bu kontrol zaman aralıkları değiştirilebilmektedir.

Çevresel ve işletme durumları transformatörlerin çalışmasını ve performansını etkilemektedir. Bu koşullardan birisi de hava sıcaklığıdır. Hava sıcaklığının belirli değerlerin üzerine çıkması ve transformatörün yüklenme durumuna göre soğutma

(22)

fanlarının çalışması istenilebilmektedir. Dış ortamın sıcaklığını ölçmek için DHT11 dijital sıcaklık sensörü kullanılmıştır. Bu sensör 3,3-5V çalışma gerilimde ve ortalama 0,2-1mA aralığında çalışmaktadır. Ayrıca 8 bit çözünürlüğe sahip ve 1°C hata payı ile 0-50°C arasında ölçüm yapabilmektedir [49]. Bu sensörün maliyeti düşük ve kullanımı kolaydır. Ortam sıcaklığının yanında ortam nemini de ölçülebilir. Şekil 3.2’de DHT11 dijital sıcaklık sensörü görülmektedir.

a) b) c)

Şekil 3.2. Sensörler-1 a) DS18B20 b) DHT11 c) Termokupl ve entegresi.

Transformatör yükünün artmasıyla sargıların sıcaklığı da artmaya başlamaktadır. Isınan sargılar transformatör içerisindeki yağın da sıcaklığını arttırmaktadır. Aşırı yüklenme veya diğer arızalardan kaynaklı yağın ısınmasıyla transformatör tankının iç basıncı da artmaktadır. Tank iç basıncının kontrolü iyi yapılmaz ise bu durum transformatörün tankından yağ sızmasına ve hatta patlamaya bile yol açabilmektedir. Bu gibi tehlikeli durumlardan korunmak için tankın içerisindeki basıncın ölçülmesi ve gerekli önlemlerin alınması zorunludur. Diğer bir önemli husus ise yağ seviyesinin belirli bir düzeyde olması gerektiğidir. Bu düzeyin kritik değerlerin altına inmesi durumunda ise operatör bilgilendirilmelidir. Tez çalışmasında transformatörün içerisindeki yağın seviyesini ölçmek için yağ seviye sensörü kullanılmıştır. Bu yağ seviye sensörü, şamandıralı yapısı ile manyetik alan prensibine göre seviye ölçümü yapmaktadır. Uygulamada sensörün direnç değişiminden yararlanılarak ölçüm alınmıştır. Sensörün boyu 50cmdir [50]. Kullanımı ve montajı kolaydır. Şekil 3.3’te yağ seviye sensörü görülmektedir. Farklı tip yağlı transformatörlerde yağ seviyesi ve sınır değerler farklılık gösterebilir. Tez çalışmasında prototip olarak kullanılan yağ seviyesinin maksimum değeri 17 cm olarak kabul edilmiştir. Tasarlanan sistem ile yağ seviyesinin belirlenen sınır değerin dışına çıkması durumunda operatöre uyarı mesajı gönderebilecek şekilde yazılım ayarlanabilmektedir.

(23)

Transformatörden çekilen akım sekonder tarafından ölçülmektedir. Çekilen akımı anlık olarak ölçmek için pratik uygulamalarda pens ampermetre kullanılmaktadır. Tez çalışmasında ikincil sargıdan geçen akımı ölçmek için YHDC firmasının geliştirmiş olduğu AC SCT-013 isimli akım sensörü kullanılmıştır. Bu sensör akım transformatörü içermektedir ve 100A’ya kadar çıkan alternatif akımları ölçebilmektedir. Akım transformatörünün çevrim oranı 100A:0,05A’dir. Çevrim oranına göre sensör çıkışında 50mA vermekte ve kullanılan mikrodenetleyici ile uyumlu çalışmaktadır [51]. Sensör %3’lük hata payı ile ölçüm yapmaktadır. Sensörün düşük maliyetli olması, pratik kullanımı ve kelepçeli yapısı sayesinde kolay montajının yapılması tercih nedeni olmuştur. Şekil 3.3’te akım sensörü görülmektedir.

a) b)

Şekil 3.3. Sensörler-2 a) AC SCT-013 akım b) Yağ seviye.

Dışarıdan gelecek elektriksel parazitlere karşı akım sensörünün çıkışında kondansatör ve dirençlerden oluşan filtre oluşturulmuştur. Bu sayede daha doğru ölçümler alınabilmektedir. Ayrıca akım sensörünün ölçüm doğruluğu pens ampermetre ile karşılaştırılmıştır. Yapılan testlerde %2‘lik bir hata payı gözlemlenmiştir. Şekil 3.4’te yapılan filtrenin devre şeması verilmiştir.

(24)

Şekil 3.4. Akım sensörü filtre yapısı [51].

Transformatörlerin geçmişi hakkındaki bilgilerin saklanması, analiz edilmesi; sonraki bakım planlamalarını yapmak ve servis durumunu öğrenmek için önemlidir. Bilgilerin saklanması hafıza kartlarıyla yapılabildiği gibi günümüzde kullanımı yaygınlaşan bulut sistemleriyle de yapılabilmektedir. Tez çalışmasında sensörlerden alınan verileri depolamak için Secure Dijital (SD) modülü kullanılmıştır. SD kart modülü mikrodenetleyici kart ile uyumlu çalışmaktadır. SPI haberleşme protokolü ile kolayca yazma ve okuma işlemleri yapılabilmektedir. Kullanılan mikro SD kart modülü 5V gerilimle çalışmaktadır. Sensör verilerinin zaman parametresi ile birlikte kaydedilmesi için ise RTC modülü olan DS3231 kullanılmıştır [52], [53]. Bu modülün yılda bir dakikalık hata payı vardır. Şekil 3.5’te hafıza kartı ve zaman modülü görülmektedir. Transformatör izleme sistemlerinde IoT tabanlı geliştirilen tasarımlarda Wi-Fi modülleri önem kazanmıştır. Hızla gelişen teknoloji ile Wi-Fi modül fiyatları düşmüş ve daha küçük boyutlarda üretilmeye başlanmıştır. Sensörden alınan verilerin kablosuz olarak IoT tabanıyla uyumlu olarak çalışan ThingSpeak web arayüzüne gönderebilmesi için Wi-Fi modülüne ihtiyaç vardır. Uygulamada Espressif Systems firması tarafından üretilen ESP8266 modül; IoT tabanlı uygulamaları desteklemesi, maliyetinin düşük olması, pratik uygulamalarda kolayca kullanılabilmesi, düşük güç tüketimine sahip olması ve küçük yapılı olması sebebiyle tercih nedeni olmuştur. Bu modül 3,3V ile beslenmektedir. Modülün birçok farklı serisi vardır. Bu serilerden ESP8266-07 serisi kullanılmıştır. Bu modelde ise harici anten bağlanılarak çekim gücü arttırılabilmektedir. Tx ve Rx pinleri ile veriler ThingSpeak web sayfasına gönderilmektedir [54]. Şekil 3.5’te ESP8266-07 modül ve anten görülmektedir.

Akım Gerilim Akım Transformatör C.T çıkış Orta nokta Arduino GND Arduino giriş Arduino 5V dc Yük Şe be ke Y ük

(25)

a) b) c)

Şekil 3.5. Modüller-1 a) SD kart b) RTC (DS3231) c) Wi-Fi (ESP-07).

Tasarlanan modüler izleme sisteminde farklı tip 4-20mA çıkış veren sensörlerin mikrodenetleyici ile kullanılabilmesi için devre tasarlamaktan daha kolay olan dönüştürücü modül tercih edilmiştir. Dönüştürücü modül sayesinde 4-20mA çıkış veren sensörler 0-5V gerilimine dönüştürülerek mikrodenetleyicide kullanılabilmektedir. Tez çalışmasında ihtiyaç halinde kullanılabilmesi için bir adet dönüştürücü modül yerleştirilmiştir. Farklı tipte 4-20mA çıkış veren birden fazla sensör için opsiyonel olarak ayrıca dönüştürücü modül yeri ayrılmıştır. Şekil 3.6’da dönüştürücü modül görülmektedir.

İzleme sisteminde sensörlerden alınan parametrelerin kritik değer aşımlarında kontrolünün sağlanabilmesi için Arduino ile uyumlu röle modülü yerleştirilmiştir. 4’lü olan bu modül tasarlanan yapı içerisinde 4 röle yetersiz gelirse opsiyonel olarak ek modüllerin montajının yapılabileceği şekilde tasarlanmıştır. Şekil 3.6’da kullanılan röle modülü görülmektedir.

a) b)

Şekil 3.6. Modüller-2 a) 4-20mA/0-5V dönüştürücü b) Röle.

Transformatör izleme sisteminde ayrıca sensörlerden alınan değerler pano üzerinde bulunan ekrandan görülebilmektedir. Günümüz uygulamalarında sıkça kullanılan LCD

(26)

bulunmaktadır. Bu LCD 5V besleme gerilimi ile çalışmaktadır. Şekil 3.7’de LCD görülmektedir.

Transformatör izleme sisteminde kritik değer aralıklarının ve aşımlarının bildirilmesi için tasarlanan pano yapısının üzerinde üç adet lamba vardır. Bunlar yeşil, sarı ve kırmızı renktedir ve 12V gerilimde çalışmaktadır. Yeşil lamba izleme sisteminin çalıştığında, sarı lamba kritik değer aralıklarında, kırmızı lamba ise kritik değerler aşıldığında aktif hale gelir. Kullanılan uyarı lambaları Şekil 3.7’de görülmektedir.

Tasarlanan sistemi beslemek için harici bir güç kaynağı kullanılmıştır. Güç kaynağı (AC/DC) 50W gücünde olup 5V için 6A ve 12V için 2A akım verebilmektedir. Şekil 3.7’de güç kaynağı görülmektedir.

a) b) c) Şekil 3.7. Donanım a) LCD b) Uyarı lambaları c) Güç kaynağı.

3.2. İZLEME SİSTEMİ ALGORİTMASI VE ARAYÜZ YAPILARI

Bu bölümde transformatör izleme sistemi için tasarlanan modüler sistemin blok diyagram yapısı, akış şeması, IoT tabanlı ThingSpeak görsel arayüzü ve PushingBox mesaj bildirim uygulaması anlatılmıştır. Akış şeması ile geliştirilen program yapısının nasıl çalıştığı anlaşılmaktadır. Görsel arayüz yapısında ise ThingSpeak web arayüzünün kullanımı hakkında bilgi verilmiştir. PushingBox uygulamasında ise sensör parametrelerinin kritik değer aralıklarında ve kritik değer aşımlarında operatörü bilgilendirmek için oluşturulan senaryo bildirimlerinin nasıl oluşturulduğu anlatılmıştır. IoT tabanlı bu uygulamalar ile operatör transformatörün sağlık durumu hakkında bilgilere kolayca ulaşabilmektedir. Geliştirilen izleme sisteminin amacının anlaşılması için Şekil 3.8’de transformatör izleme sistemi blok diyagramı verilmiştir. Bu blok diyagramında transformatörden hangi parametrelerin alındığı ve bu parametrelerin IoT tabanıyla nasıl ilişkilendirildiği gösterilmiştir. Şekil 3.9’da ise tasarlanan modüler yapılı pano tasarımı görülmektedir.

(27)

Şekil 3.8. Transformatör izleme sistemi blok diyagramı.

Şekil 3.9’da gösterilen transformatör izleme sisteminde pano içerisine yerleştirilen donanım yapıları görülmektedir. Şekil 3.10’da pano iç tasarım şeması ve Şekil 3.11’de pano kapak şeması gösterilmektedir. Bu panoda sensör girişleri, modül beslemeleri için bağlantı terminalleri ve ayrıca tasarlanan sistemin başlatılması veya kapatılması için otomatik sigorta konulmuştur. Panonun ebatları 40×50×20 cm'dir. Panonun ön yüzüne sensör parametrelerinin ve hesaplanan değerlerin gösterildiği LCD ile uyarı lambalarının montajı yapılmıştır. Pano yapısının oldukça sade ve kullanışlı bir yapıda olması amaçlanmıştır.

AKIM/GERİLİM SEVİYESİ YAĞ

SARGI SICAKLIK YAĞ ÜST SICAKLIK ORTAM SICAKLIK YAĞ ALT SICAKLIK TRANSFORMATÖR İZLEME SİSTEMİ PANOSU RÖLE ÇIKIŞ MODÜLÜ

MOBİL / TABLET / PC İZLEME

NESNELERİN İNTERNETİ (IOT) TABANLI BULUT SİSTEMİ

MESAJ BİLDİRİM UYGULAMASI OPSİYONEL GİRİŞ

(28)

Şekil 3.9. Transformatör izleme sistemi tasarımı. SD KART RTC MODÜL AR DUI NO ME G A 2 5 6 0 MI C R O C ONT R O L L E R

DHT11 MODÜL Wi-Fi MODÜL

4-20mA / 0-5V MODÜL

RÖLE MODÜL

SENSÖR VE MODÜL BAĞLANTILARI SİGORTA GÜÇ KAYN A ĞI T E R MO KUP L MO DÜ L

(29)

Şekil 3.10. Pano iç şeması. ARDU İNO MEGA 2560 SD KART RTC Wi-Fi RÖLE GRUBU 4/20mA-0-5V DÖNÜŞTÜRÜCÜ OPSİYONEL OPSİYONEL GÜÇ BESLEME GİRİŞ (220V) GÜÇ KAYNAĞI YAĞ SEVİ YE A KI M Y A Ğ A LT -Ü ST S ICA K L IK S ENS ÖR T E R MO KUP L OP SİY ONE L 4 /2 0 m A SENSO R Gİ R İŞ 5V-12V DC ÇIKIŞ TERMOKUPL MODÜL PANO KAPAK DHT11

(30)

Şekil 3.11. Pano kapak şeması.

3.2.1. Akış Şeması

Akış şeması, bilgisayar aracılığı ile farklı programlama dillerinde yazılan programın işlem adımlarının farklı geometrik şekillerle gösterilmesidir. Programın çalışma mantığı akış şeması ile kolayca anlaşılabilmektedir. Arduino mikrodenetleyici kartı ile geliştirilen programın yapısı Şekil 3.12’de verilen akış şeması ile daha iyi anlaşılmaktadır. Akış şeması programda yapılacak yazılım güncellemeleri ile değiştirilebilmektedir.

LCD

AKTİF KRİTİK TEHLİKE

PANO KAPAK

(31)

W

BAŞLA

İZLEME SİSTEMİ BAĞLANTILARI YAPILDI MI?

WI-FI AĞ ADI VE ŞİFRE İLE BAĞLAN

İNTERNET VE SD KART BAĞLI MI? THINGSPEAK VE PUSHINGBOX API ADRESLERİNE GİT ÇEVRİMİÇİ İZLEME SİSTEMİ DÖNGÜLERİ SENSOR VERİLERİNİ OKU SENSÖR VERİLERİ OKUNDU MU? IEEE C57.91-2011 YAŞLANMA HESABI TAHMİNİ KALAN SERVİS ÖMRÜ SENSÖR VERİLERİNİ VE SERVİS ÖMRÜ BİLGİLERİNİ LCD EKRANA YAZ THINGSPEAK BULUT SİSTEMİNE GÖNDER

SENSÖR VERİLERİNİ VE SERVİS ÖMRÜ BİLGİLERİNİ SD KARTA DEPOLA VERİLER KRİTİK DEĞER ARALIĞINDA MI? PUSHINGBOX TEHLİKE UYARI BİLDİRİM MESAJI GÖNDER KIRMIZI UYARI LAMBA AKTİF ET EVET HAYIR EVET EVET EVET HAYIR HAYIR KRİTİK DEĞERLER GEÇİLDİ Mİ? EVET HAYIR PUSINGBOX KRİTİK UYARI BİLDİRİM MESAJI GÖNDER SARI UYARI LAMBA AKTİF ET HAYIR

(32)

3.2.2. ThingSpeak Görsel Arayüz Yapısı

Günümüz internet teknolojisinin giderek gelişmesi farklı sektörlerin de ilerlemesine katkı sağlamaktadır. Son yıllarda trend olan IoT teknolojisi ile farklı kontrol ve izleme sistemleri tasarlanmıştır. IoT teknolojisi, merkezi cihazlar ile çevresel cihazlar arasında akıllı bir ağ oluşturmaktadır. Bu ağ yapısı otomobil, medikal, akıllı ev gibi sektörlere de entegre edilebilmektedir. 2015 yılında Vision Mobile şirketinin yaptığı araştırmada, gelecekte IoT teknolojisinin 2020 yılında akıllı cihazların sayısının 50 milyara ulaşacağı ön görülmektedir [55].

Yapılan bu tez kapsamında IoT teknolojisini destekleyen ve Arduino mikrodenetleyici geliştirme kartı ile uyumlu olan ESP8266 Wi-Fi modülü kullanılmıştır. Sensörden alınan parametrelerin ve ömür tahmini hesabının İnternet Protokolünü (IP) destekleyen Wi-Fi modülü ile ThingSpeak web arayüzüne gerçek zamanlı aktarımı sağlanmaktadır. ThingSpeak web arayüzünde sensörlerden alınan parametrelere erişim, her kullanıcıya özel olarak tanımlanmış bir kimlik (ID) adresi ile gerçekleşmektedir. ID adresinin içerisinde birden fazla Uygulama Programlama Arayüzü (API) oluşturularak sensör parametreleri izlenebilmektedir. Ayrıca her bir API içerisinde en fazla 8 adet sensör bilgisi gösterilmektedir. ID adresi diğer kullanıcılar da erişimine açılırsa transformatörlerin konumu ve sensörlerin değerleri rahatlıkla görüntülenebilir. Tez çalışmasında ThingSpeak arayüzünde ID adresi alınıp bu adresin içerisinde 2 adet API anahtarı açılmıştır. Bunlar transformatör veri izleme ve servis ömrü izleme için kullanılmıştır. Transformatör izleme sisteminde gerçek zamanlı alınan sargı, yağ alt-üst ve ortam sıcaklığı; yağ seviyesi, sargı akımı değerleri gösterilmektedir. Şekil 3.13’de ThingSpeak bilgisayar arayüzü ve Şekil 3.14’de ThingSpeak mobil arayüzü görülmektedir.

(33)

Şekil 3.13. ThingSpeak görsel arayüzü.

(34)

3.2.3. PushingBox Mesaj Bildirim Uygulaması

Literatürde, operatöre bilgi vermek için kullanılan uyarı bildirim mesaj sistemleri olarak genellikle GSM/GPRS teknolojisi kullanılmıştır. GPRS, başta cep telefonları gibi mobil ağlarda şebeke üzerinden şifreli veri alış-verişi yapabilen bir ağ teknolojidir. Aynı zamanda internete kolay bir şekilde erişim sağlamaktadır. Bu teknolojinin kullanılması ek donanım ve maliyetini beraberinde getirmektedir. Tez çalışmasında ek donanım gerektirmeyen, pratik uygulamalarda verimli çalışabilen, kullanımı kolay olan PushingBox uygulaması tercih edilmiştir.

PushingBox, IoT tabanlı çalışan ve API çağrılarına dayalı mesaj gönderebilen bir bulut sistemidir [56]. Program çalışma mantığı açısından ThingSpeak platformuna benzemektedir. Bu uygulamanın ücretsiz bir platform olması diğer sistemlere göre avantaj oluşturmaktadır. Bulut sistemi sayesinde sensör parametrelerinin kritik değer aralıklarında ve kritik değer aşımlarında gerçek zamanlı olarak uyarı mesajları gönderilmektedir. Bu bildirimler bilgisayar ve mobil cihazdan görülebilmektedir. Tez çalışmasında her sensör parametresi için PushingBox uygulamasında farklı senaryolar oluşturulmuştur. Bu senaryolar ile her sensör parametresinden uyarı mesajı alınabilmektedir. Şekil 3.15’te PushingBox uygulamasının arayüzü ve oluşturulan senaryolar daha iyi anlaşılmaktadır. Şekil 3.16’da ise örnek olarak verilen bilgisayar ve mobil uyarı mesajları görülmektedir.

(35)
(36)

Şekil 3.16. PushingBox bilgisayar ve mobil uyarı arayüzü.

3.2.4. Tahmini Ömür Hesabı

Transformatörlerin arıza olasılıklarının önceden bilinmesi ve servis ömrü tahmini konularında yapılan çalışmalar giderek artmaktadır. Yaşlanmanın doğru tahmin edilmesi ile öngörülebilir bakım planlamaları daha kolay yapılmakta ve arıza nedenleri daha doğru analiz edilmektedir. IEC’ nin raporunda önem derecesine göre dört parametre ele alınmıştır. Bu parametreler ile arızaların zamana göre nasıl değiştiğini saptamışlardır [57]. Literatür incelendiğinde farklı parametrelerin birbiri arasındaki etkileşimleri de dikkate alınarak farklı yaşlanma algoritmaları ve yöntemler geliştirilerek kalan tahmini servis ömrü üzerine çalışmalar yapılmaktadır. İzolasyonun yaşlanması ve kalan servis ömrü tahmini için en önemli parametrelerin başında HST parametresi bilinmesi gelmektedir. IEEE ve IEC İzolasyon yalıtımının yaşlanma hesabını standartlaştırmıştır [58], [59]. Bu standartlardan başka yaşlanma modelleri de geliştirilmiştir. N. K. Aryanil ve arkadaşları Arrhenius yaşlanma modelini kullanarak transformatörün fiziksel ve elektriksel karakteristiklerini incelemişlerdir. Hızlandırılmış termal yaşlanma hesabını farklı sıcaklık altında gerçekleştirerek yağ renginin fiziksel olarak değiştiğini ve yüksek sıcaklıklara çıkıldıkça yağ izolasyonun ömrünün kısaldığını saptamışlardır [60]. Bir diğer çalışmada ise güç transformatörlerinin kalan servis ömrünü gelecek yüklenme durumlarını tahmin ederek hesaplamaya çalışmışlardır [61].

Önemli bir çalışma olan yağ içinde çözünen gazlardan (hidrojen, metan ve karbon monoksit) yola çıkarak transformatörün kullanım geçmişi analiz edilerek yaşlanması

(37)

hakkında bilgi edinilmiştir [62]. Yaşlanma hesabında sıcaklık parametresinin yanında mekanik, elektriksel özellikleri ve yağ içerisinde çözünen gazların analizi gibi değişkenlerin etkilerini de hesaba katarak yaşlanma modeli geliştirilmiştir [63]. Tahmini servis ömrü hesabında transformatörün yaşlanmasında en büyük etkiyi yapan sıcaklık, nem, oksijen gibi parametreleri kullanarak transformatörün kalitesini yani polimerizasyon derecesini kullanarak geliştirilen matematiksel model ile furan analizini ilişkilendirilerek gerçekleştirilmiştir [64]. Kuru tip transformatörün yaşlanmasında yüksek ortam sıcaklıkları ve HST parametresi kullanılmıştır. Bu parametreleri kullanarak geliştirilen algoritmanın bilgisayar ortamında simülasyonu yapılmıştır [65]. Farklı bir bakış açısıyla ele alınan çalışmada ise tekrarlanan yıldırım darbelerinin izolasyonu etkileyerek yaşlanmayı nasıl etkilediğini araştırılmıştır [66]. Kalan tahmini ömür hesabında parçacık filtreleme yönteminden yararlanmıştır. Bu yöntemde yüklenme geçmişi ve sıcaklık gibi doğrusal olmayan parametreleri kullanılarak durum-uzay modelinin parçacık filtreleme ile çözülebileceği gösterilmiştir [67]. S. Attestog ve arkadaşı elektromanyetik ve termal modeli kullanarak dağıtım transformatörlerinin yaşlanmasını modellemişlerdir. Bu modelde sıcaklık artışı, ortam sıcaklığı ve soğutmanın yaşlanma üzerine etkisini incelenmiştir [68]. Güç transformatörleri için ömür tahmininde bulanık mantığa dayalı bir model geliştirilmiştir. Bu model gerçek zamanlı verileri kullanarak hesaplama yapabilmektedir [69]. Yaşlanma hesabında sensörlerden alınan parametrelere göre kümülatif hareketli ortalamayı baz alarak model geliştirilmiştir. Bu model ile farklı ortam sıcaklıklarında ve aşırı yüklenme altında transformatörlerin daha hızlı yaşlandığını analiz edilmiştir [70]. Bayes parçacık filtreleme yöntemi kullanarak transformatörlerin ömrünü tahmin etmiştir. Bu yöntem ile bazı parametrelerin bilinmediği veya belirsiz olduğu çevresel ya da işletim koşullarını tahmini olasılığının simülasyonu yapılarak ömür tahmini gerçekleştirilmiştir. Bu modelde aynı zamanda HST ve yüklenme eğrileri de dikkate alınmaktadır [71].

Bu tez çalışmasında kullanılan yöntem ise IEEE-C57.91 standart ısıl yaşlanma modelidir. Bu standarda göre transformatörlerin tasarım ömrü HST değeri 110°C de olduğu varsayımıyla 20,55 yıl olarak tanımlanmıştır. Yine bu standarda göre güç transformatörleri için HST değeri 110°C de yaşlanma ivmesi 1 olarak tanımlanırken, 130°C de ise bu ivme 6,9842 olarak tanımlanmaktadır. Bu standart kullanılarak sargı sıcaklığından alınan gerçek zamanlı verilere göre transformatörün tahmini ömür hesabı yapılmıştır [58], [72]. Tahmini ömür hesabında saniyelik periyottan elde edilen toplam

(38)

verilerin ortalaması alınarak dakika periyoduna tek değer olarak ötelenmektedir. Dakikalık periyottan elde edilen verilerin toplamının ortalaması ise saatlik periyoda ötelenmektedir. Yine aynı şekilde saatlik elde edilen verilerin toplamının ortalaması günlük tek değer olarak ötelenmektedir. Bu şekilde devam eden işlemlerden saniyelik olarak hesaplanan ömür kaybı yıllığa kadar ötelenerek transformatörün yıllık periyottaki yaşlanma katsayısı hesaplanabilmektedir [59]. Ömür kaybının hesaplandığı algoritma Şekil 3.17’de görülmektedir. IEEE standartlarındaki yaşlanma formülü kod yapısına dönüştürülerek hesaplama yapılmıştır. Yaşlanma ivmesi hesabı için kullanılan Denklem (3.1)’de verilmiştir. Transformatörün kalan servis ömrünü hesaplamak için kullanılan denklem ise Denklem (3.3)’de verilmiştir.

(39)

Şekil 3.17. Ömür kaybı hesaplama algoritması [59]. SARGI

SICAKLIĞIHST

F

AA

• SENSÖRDEN ALINAN EN SICAK NOKTA

SICAKLIĞI

• BİR DAKİKALIK YAŞLANMA ORTALAMASI

• BİR SAATLİK YAŞLANMA ORTALAMASI

• BİR GÜNLÜK YAŞLANMA ORTALAMASI

• BİR AYLIK YAŞLANMA ORTALAMASI

• BİR YILLIK YAŞLANMA ORTALAMASI

• YAŞLANMA İVMESİ (IEEE C57.91 STANDART) ÖMÜR KAYBI (dk) ÖMÜR KAYBI (sat) ÖMÜR KAYBI (gün) ÖMÜR KAYBI (ay) ÖMÜR KAYBI (yıl)

(40)

𝐹𝐴𝐴 = 𝑒[ 15000 383 − 15000 𝐻𝑆𝑇+273] (3.1)

Bu denklemde 𝐹𝐴𝐴 belirli sıcaklıktaki ömür kaybını, HST ise en sıcak nokta sıcaklığını

ifade etmektedir. Formül Arduino derleyicisinden Şekil 3.18’de görüldüğü gibi kodlanmıştır.

Transformatörün servis ömrünü etkileyen etmenlerin başında yüklenme koşullarına göre değişen sıcaklık değerleri gelir. Servis ömrü hesabı yapılırken sabit sıcaklık baz alınarak hesaplama yapılması gerçekçi sonuçlar alınmamaktadır. Bu tez çalışmasında sıcaklık doğrudan ölçülerek anlık sıcaklık değişimlerine bağlı olarak servis ömrü hesaplanmaktadır. Anlık sıcaklık değişimleri öteleme algoritması ile aşağıdaki Denklem (3.2)’deki gibi hesaplanabilmektedir.

𝐿 = 1

𝑇∫ 𝐹𝐴𝐴𝑑𝑡

𝑇

0

(3.2) Belirli bir periyottaki servis ömrü biliniyorsa, kalan servis ömrünü bulmak kolaydır. Klasik yaklaşımla Denklem (3.3)’den kalan izolasyon ömrü hesaplanabilmektedir. 𝑅𝑇 = 20,55𝑦𝚤𝑙 − (𝐿 × 𝑇) (3.3)

Formülde verilen 20,55𝑦𝚤𝑙 , izolasyon tasarım ömrünü; L, yıllık ömür kaybı katsayısını; T, yıllık zamanı ifade etmektedir. RT ise kalan yalıtım ömrüdür. RT hesaplanırken transformatörlerin sabit ve nominal sıcaklıkta çalıştığı kabul edilmektedir. Transformatörlerin değişken işletim koşullarında çalıştığı düşünüldüğünde bu yaklaşım yıllık bazda hesaplandığında doğru sonuç vermemektedir. Bu yüzden kalan lineer servis ömrü yıllık bazda Denklem (3.4)’de verilen formül ile hesaplanabilmektedir.

𝑅𝑇𝑘 =20,55𝑦𝚤𝑙 − 𝑘 × 𝐿𝑦𝑘

𝐿𝑦𝑘 (3.4) Burada verilen 𝑅𝑇𝑘 kalan lineer servis ömrünü, k yıl indisini, 𝐿𝑦𝑘 ise k yıla kadar olan toplam ömür kaybı katsayını ifade etmektedir. 𝐿𝑦𝑘 Denklem (3.8)’da verildiği gibi hesaplanabilmekte ve bu formül kod yapısına dönüştürülerek kalan izolasyon ömrü yıllık bazda hesaplanabilmektedir. 𝑇𝑏= ∑ ∑ ∑ ∑ 𝐹𝐴𝐴× ∆𝑡𝑛 𝑁60 𝑛=1 𝑁24 𝑛=1 𝑁30 𝑛=1 𝑁12 𝑛=1 (3.5)

(41)

Ty = ∑ ∑ ∑ ∑ ∆𝑡𝑛 𝑁60 n=1 𝑁24 n=1 𝑁30 n=1 𝑁12 n=1 (3.6)

𝐿𝑦 = 𝑇𝑏 𝑇𝑦 (3.7)

Denklem (3.5) ve Denklem (3.6)’da verilen N indisler; dakikadan yıla kadar olan zamanları ifade etmektedir. 𝑇𝑏 toplam bağıl ömür kaybını ve verilen 𝑇𝑦 ise geçen toplam zamanı ifade etmektedir. 𝐿𝑦 belirli bir zaman (yıl) için yalıtım ömür kaybı katsayısını

vermekte ve Denklem (3.7)’de görülmektedir. Bu formül sayesinde saniyelik periyotta hesaplanan ömür kayıpları yıllık periyoda kadar ötelenebilmektedir.

𝐿𝑦𝑘 = 𝐿1× 𝑇12+ 𝐿2× 𝑇12+ 𝐿3× 𝑇12 … 𝐿𝑘× 𝑇12

𝑘 × 𝑇12 (3.8)

Buradaki k yıl indisini, 𝐿𝑦𝑘 ise transformatörün k yılına kadar olan toplam ömür kaybının ortalamasını ifade etmektedir.[49], [6], [73].

Tez çalışmasında transformatörün kalan servis ömrü Şekil 3.18’de verildiği gibi kod yapısına dönüştürülmüştür. Bu sayede servis ömrünün yüklenmeye bağlı olarak değişimi izlenebilmektedir. Bir kısmı Şekil 3.18’de gösterilen kod yapısının tamamı EK-1’te verilmiştir.

(42)

Şekil 3.18. Ömür kaybı algoritma kodlama yapısı.

Transformatör servis ömür hesapları anlık olarak ThingSpeak görsel arayüzü ile izlenebilmektedir. Bunun ile birlikte hesaplanan servis ömrü değerleri hafıza kartında da depolanmaktadır. Bu sayede kaydedilen veriler ilerleyen zamanlarda analiz için kullanılabilmektedir.

(43)

DENEYSEL ÇALIŞMALAR

Deney aşamasında güç transformatörlerinin profesyonel olarak laboratuvar ortamında kurulması ve testlerinin gerçekleştirilmesi maliyet, yasal izinler ve iş güvenliği açısından oldukça zordur. Bu tez çalışmasında geliştirilen transformatör izleme sisteminin testi için küçük boyutlu, güvenlik riski çok daha az olan, maliyeti ve güç değeri düşük bir prototip deney transformatörü kullanılmıştır. Deneyde kullanılan bütün sensörler deney transformatörü ile uyumlu olacak şekilde seçilmiştir. Deney transformatörü 1000VA gücündedir. Devreye alınmadan önce giriş ve çıkış gerilimleri 230V/28V olarak ölçülmüştür. Transformatör tam yüklenme altında 35,7A akım vermektedir.

Tasarlanan deney sisteminde transformatörün yağ içerisine kolayca daldırılabilmesi için yüksek sıcaklığa dayanıklı bir kazan yapısı oluşturulmuştur. Daha sonra içerisine transformatör yerleştirilerek transformatör mineral yağı eklenmiştir.

Farklı güce sahip iki adet omik yük kullanılmıştır. Bu omik yükler üç kademeli olarak devreye alınmıştır. Bu omik yüklerin her birinin direnci 0,5Ω’dur. Direnç değeri az olan omik yük transformatör tarafından daha fazla akım çekmekte ve sargı sıcaklığını daha hızlı arttırmaktadır. Bu yükler Ek-2 de verilmiştir.

Geliştirilen izleme sisteminde yer alan akım sensörü kelepçeli yapısı sayesinde kolayca sekonder çıkışına bağlanmıştır. HST parametresini doğrudan ölçmek için kullanılan termokupl, sargı ile nüve arasına yerleştirilmiştir. Yağ alt sıcaklık sensörü, yağ tankının tabanına, yağ üst sıcaklık sensörü yağın üst kısmına yakın olan noktaya ve yağ seviye sensörü transformatörün yan tarafına yerleştirilmiştir. Tasarlanan prototip deney sistemi Şekil 4.1’de görülmektedir.

Referanslar

Benzer Belgeler

Uzun yüz yıllar mahkûm edil­ diğimiz kabuslu uykudan anî bir Ürperme ile uyanıp da gözlerimi­ zi açınca kendimizi, her tarafı kavşamış, nerede ise

bir hususu açık yürekle belirtmek zorunda ve borcundayız... Bu devirde sizin Turizm Bakanı ol­ manız, Türkiye için bir şanstır Sayın Taşçıoğlu.... Zira

Gerçekten akıllı olmak için bir IoT cihazı veya bileşeni veri toplayabilmeli ve analiz edebilmeli ve otomatik olarak analizine dayalı akıllı eylemler

Bebek koyunun şöhreti de Nevşe­ hirli ile başlar. İbrahim paşa buradaki Muhtasar kasrı yeniden inşa ettirtti. Hümayun âbad ismini- alan bu güzel köşkün

Ortamdaki algılayıcı cihazlardan ve üretimdeki veri terminallerinden gelen, gerçek zamanlı sürekli veri akışı, merkezi bir noktada veya farklı Bulut

Çok farklı cihaz ve sensörlerden toplanan bu veriler, büyük veri analizi (Big Data Analyze), yapay zeka (Artificial Intelligence-AI) yöntemleri ile insan kullanılmadan

Besin alerjisiyle ortaya ç›kan önemli bir sorunsa, kimi zaman al›nan besine ba¤l› baflka rahats›zl›klarla kar›flt›r›lmas›. Mount Sinai araflt›rmac›lar›ysa ilk

IoT tabanlı hava durumu izleme sisteminin içerisinde donanımsal olarak Raspberry Pi 3 kartı, sıcaklık ve nem, basınç, yağmur, rüzgâr hızı ve rüzgâr yönü